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外媒：俄乌完成新一轮换俘行动 各交换50名军人******

　　中新网1月9日电据路透社报道，当地时间8日，经过俄乌双方谈判，两国完成新一轮被俘人员交换行动，双方各交换50名士兵。

　　据报道，俄罗斯国防部称，“1月8日，作为谈判的结果，50名处于生命危险中的俄罗斯被俘军人将从乌克兰返回。”据悉，50名俄罗斯士兵将被空运到莫斯科进行医疗和心理康复。

　　同时，乌克兰证实了这一消息，并表示作为协议的一部分，俄罗斯也已释放了50名乌克兰军人。

　　“又一次成功的战俘交换。50名乌克兰士兵回家了。”乌克兰总统办公室负责人安德烈·耶尔马克在社交媒体推特上写道。“我们必须把所有的士兵都带回家，我们正在做这件事，未完待续。”

　　耶尔马克还发布了获释的乌克兰士兵在坐车前手里拿着一袋袋食物的照片，以及一段士兵一起唱乌克兰国歌的视频。

　　据悉，俄罗斯此前提出的“36小时停火”已于8日宣告结束。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）